簡而言之，兩者的值主要是為了向數據閱讀者傳達這個統計的可靠性，而非通過其統計結果計算得出。相應的數據是在原有的預測、先前統計等多種數據基礎上產生的。其中，卡方用于衡量實際結果與預期結果的差異度，而P值則代表這個統計中的偶然性概率，因為樣本不可能達到無窮大。詳細來講：

P值，它代表了該統計的統計學意義，即結果的統計學意義是結果真實程度（能否代表總體）的一種評估方法。在專業領域中，P值是結果可信度的遞減指標。P值越大，我們越不能認為樣本中變量的關聯是總體中各變量關聯的可靠指標。P值是將觀察結果視為有效即具有總體代表性的犯錯概率。例如，P=0.05意味著樣本中變量關聯有5%可能是由于偶然性造成的。

而卡方，也就是卡方檢驗的最終結果，被稱為卡方值，它表示觀察值與理論值之間的偏離程度。計算這種偏離程度的基本思路如下：首先設定A代表某個類別的觀察頻數，E代表基于H0計算出的期望頻數，A與E之差稱為殘差。殘差可以表示某一類別觀察值和理論值的偏離程度。但簡單地將所有殘差相加并不能真正表示各類別觀察頻數與期望頻數的差異，因為殘差有正有負，相加后會相互抵消。我們將殘差平方后求和。考慮到殘差大小是一個相對的概念，人們又將殘差平方除以期望頻數再求和，以估計觀察頻數與期望頻數的差異。經過這些步驟，我們得到了常用的卡方統計量，它也被稱為Pearson卡方。

進行卡方檢驗時，需要計算卡方值和p值。手算卡方檢驗的p值的步驟包括：計算卡方值，根據公式：卡方值=∑(觀測值-期望值)2/期望值；計算自由度，其公式為：自由度=(行數-1)(列數-1)；根據自由度和顯著性水平查找卡方分布表，得到對應的臨界值；最后計算p值。p值小于0.05通常被認為結果有顯著性差異。

卡方檢驗用于檢驗兩個變量之間的相關性。在進行卡方檢驗時，需要輸入三列變量數據：第一列是行所代表的變量，第二列是列所代表的變量，第三列是對應某行某列的觀察頻數。接下來在SPSS菜單里進行一系列操作，最終得到卡方檢驗的結果。一般情況下，看pearson卡方的值；如果某個單元格的期望值小于5，則需要看fisher精確檢驗的結果。雙側sig＜0.05即代表差異顯著，即表明所檢驗的兩個變量相關。根據數據分析結果可知，如果pearson卡方值大于0.05，那么卡方檢驗的結果就不顯著，也就是說沒有充分的理由認為變量一和變量二相關。通常規定當樣本量和理論頻數滿足一定條件時，采用不同方式的卡方檢驗；不滿足條件時則需采用校正方法或確切概率法檢驗。卡方檢驗的統計量是卡方值越大說明實際頻數與理論頻數的差別越明顯兩組的差異也就越大其提供的參考價值就越大但要記得進行卡方檢驗要求樣本數量夠大并且個案分布較為均勻以獲得更準確的檢測結果否則需要進行校正處理以獲得更準確的檢測結果參考資料來源于百度百科對卡方檢驗的詳細解釋。